Atšķirība starp AI ambīcijām un operatīvo realitāti nekad nav bijusi acīmredzama. Nesen atbrīvots , kas aptaujāja IT vadītājus un AI infrastruktūras lēmumu pieņēmējus lielos uzņēmumos un Fortune 1000 uzņēmumos, organizācijas izspiež naudu par GPU jaudu, kas sēž tukša, kamēr viņu AI komandas gaida piekļuvi. ClearMl Ziņojums par AI infrastruktūras stāvokli 2025-2026 mērogā Skaitļi stāsta satraucošu stāstu: 35% uzņēmumu nākamo 12-18 mēnešu laikā augošo GPU un datortehnikas izmantošanu klasificē kā galveno infrastruktūras prioritāti.Tomēr 44% atzīst, ka viņi joprojām manuāli piešķir darba slodzes GPU vai vispār nav saskaņotas stratēģijas GPU izmantošanas pārvaldībai. Izmaksas kontroles paradokss Aptauja atklāja, ka 53% respondentu min izmaksu kontroli kā savu galveno AI darba slodzes pārvaldības izaicinājumu, savukārt 70% to uzskaita kā savu galveno infrastruktūras plānošanas prioritāti 2025.-2026. gadam. Organizācijas vienlaikus ziņo par problēmām, kas saistītas ar izmantošanas un iepirkumu maksimalizēšanu.Labāka GPU izmantošana varētu nodrošināt tūlītēju ROI no esošajiem infrastruktūras ieguldījumiem un potenciāli aizkavēt nepieciešamību iegādāties papildu aparatūru, lai kompensētu sliktu resursu pārvaldību īstermiņā. Tikai 27% aptaujāto organizāciju ir ieviesušas automatizētas resursu koplietošanas instrumentu plāksnes.Tajā pašā laikā 23% joprojām paļaujas uz manuālajām biļešu sistēmām datoru nodrošināšanai, un 35% ziņo, ka resursu piekļuve AI un ML komandām joprojām ir "grūti" vai "ļoti grūti." Vidē, kur ātrums ir svarīgs, šīs manuālās darba plūsmas rada vilšanos, kas aizkavē projektus un neapmierina komandas. Elastīguma imperatīvs Papildus izmantošanai un izmaksām uzņēmumi cīnās ar stratēģiskiem jautājumiem par infrastruktūras elastību. aptauja atklāja, ka 44% rādītāju elastība un izvairīšanās no piegādātāja bloķēšanas ir "ļoti svarīgi", izvēloties infrastruktūras risinājumus. Šis atklājums noved pie nozīmīgām pārmaiņām infrastruktūras stratēģijā.Organizācijas virzās uz multi-cloud pieejām (37% respondentu) un aktīvi izpēta dažādas aparatūras iespējas.Ietekme ir skaidra: uzņēmumiem ir nepieciešami infrastruktūras kontroles lidaparāti, kas spēj pārvaldīt un orķestrot dažādās vidēs, neradot jaunus bloķēšanas scenārijus. AI aģenti: augstas ambīcijas, zema gatavība Lai gan 89% uzņēmumu IT vadītāji plāno ieviest AI aģentus sešu mēnešu laikā (sadalījums starp pielāgotiem risinājumiem 49% un off-the-shelf opcijām 40%), lielākajai daļai organizāciju trūkst pamatprasmju, lai efektīvi atbalstītu šos izvietojumus. Jautājot par darbības gatavības nepilnībām, uzņēmumu IT vadītāji atsaucas uz drošības un atbilstības problēmām (53%), nepietiekamu iekšējo pieredzi (46%), kā arī pierādījumu izplatīšanas problēmām (46%). Šīs nav nelielas tehniskas detaļas. Īpaši ievērojamas ir bažas par pierādījumu pārvaldību: 58% bažas par sensitīvu pierādījumu automātisku izplatīšanu uz datoru mezgliem, savukārt 38% identificē pierādījumu koplietošanu starp lietotājiem kā galveno ievainojamību. Valdība un suverenitāte ir centrā Gandrīz viena trešdaļa aptaujāto organizāciju identificē spēcīgāku lietotāju politiku, atļauju un pārvaldības kontroli pār datiem, modeļiem un aprēķinu resursiem kā savu galveno darbības prioritāti. Šis uzsvars uz pārvaldību ir saistīts ar jauniem bažām par AI suverenitāti – spēju pierādīt AI sistēmu izcelsmi, attīstību un izvietošanu. Ko tas nozīmē uzņēmuma AI stratēģijai Aptaujas dati liecina par trim konverģējošām problēmām, kas definēs : Enterprise AI infrastruktūras panākumi 2025.-2026. gadā Ieguldījumi progresīvajā GPU aparatūrā, vienlaikus saglabājot manuālos nodrošināšanas procesus, mazina šo ieguldījumu vērtību. First, organizations must resolve the operational-technical disconnect. Ar 63% jau piedzīvo kavēšanos no piegādātāja bloķēšanas, platformas, kas saglabā izvēles iespējas visā aparatūrā, mākonī un izvietošanas modeļos, būs kritiskas. Second, infrastructure flexibility needs to move from feature request to architectural requirement.  Ātrās AI aģentu pieņemšanas plāni prasa infrastruktūru, kas spēj īstenot politiku, pārvaldīt sertifikātus un uzturēt revidējamību mērogā. Third, security and governance frameworks must evolve to support autonomous AI systems.  Organizācijas, kas risina šos izaicinājumus, iegūs konkurētspējīgu priekšrocību.Tās, kas nepārtraukti ielej naudu nepietiekami izmantotā infrastruktūrā, kamēr viņu AI iniciatīvas paliek rindā. Pilns ziņojums par AI infrastruktūras stāvokli 2025-2026 mērogā ietver detalizētu metodoloģiju un papildu konstatējumus no uzņēmumu IT un AI infrastruktūras vadības organizācijās no 2000 līdz 10 000 darbiniekiem Ziemeļamerikā, Eiropā un Āzijas un Klusā okeāna reģionā.

This story contains new, firsthand information uncovered by the writer.

This is a PR written by or for the company mentioned within it. The writer has a vested interest in the company and products mentioned within.

Šis audio ir izveidots stāsta oriģinālvalodā!

Gandrīz puse uzņēmumu izšķērdē miljonus par nepietiekami izmantotu GPU jaudu

About Author

KOMENTĀRI

PAKARINĀT TAGUS

ŠIS RAKSTS TIKS PĀRSTRĀDĀTS

Related Stories

Light-Mode

Classic

Newspaper

Minty

Dark-Mode

Neon Noir

Minty

HN StartUps